Van abban valami szimbolikus, hogy a Barabási Albert László munkásságát bemutató kiállítás, a Rejtett mintázatok épp ősszel, egy világjárvány kellős közepén nyílt meg a Ludwig Múzeumban, és egy szűk hónappal a megnyitó után be is kellett zárnia a korlátozások miatt.
A megértés motorja az akadémiai rangját az utóbbi egy-két évtized során kivívó tudományág, a hálózatkutatás, amelynek a Boston és Budapest között ingázó Barabási Albert László nemcsak úttörőjévé, de egyik arcává és legfőbb népszerűsítőjévé vált.
Az ezredforduló táján felfutó hálózatkutatást épp az a tény teszi kimeríthetetlenné, hogy a hálózatok mindenhol ott vannak, ám ritkán válnak olyan láthatóvá és nyilvánvalóan jelentőssé, mint egy pandémia idején, amikor tényleg élet és halál múlik azon, hogy sikerül-e időben megfejteni a fertőzés vagy épp a gyógyítás matematikáját.
2020 ilyen értelemben szomorúan izgalmas év a hálózatkutatás számára
– ismeri el Barabási is, aki annyira elfoglalt mostanában, hogy hónapokon át szervezett Skype-interjúnk is csak kutyasétáltatás közben fért bele az életébe. Szerinte a terület tudósai számára korántsem volt váratlan, ami történt, ugyanis másfél-két évtizede készülnek arra, hogy a vírusokkal komoly gondok lesznek, és ezen idő alatt igyekeztek is létrehozni a megfelelő tudományos eszköztárat, ami segíthet a járványok modellezésében, lassításában és visszaszorításában. Ez a munka tehát eddig is zajlott a világ laborjaiban, távol a híradók szalagcímeitől, ám a koronavírus okozta pánik teljesen új helyzetet teremtett. Eljött a pillanat, amikor mindenki egy kicsit hálózat-epidemiológussá vált.
„Olyan szókincs épül ki a családi vacsoraasztaloknál, ami korábban csak a laboron belül volt használatos. A kapcsolók szerepétől kezdve a kontakton és terjedésen át a reproduktív számig teljesen hétköznapivá váltak szakmai kifejezések. Ezekről a dolgokról már hosszú évek óta rendszeresen beszélünk, tanítunk és dolgozunk a laboron és a hálózattudományi közösségen belül, most viszont hirtelen az egész világ figyelme erre irányul.”
A járvány algoritmusai
És a figyelem szerinte indokolt is, mert a hálózattudomány ott van a járványra adott válasz élvonalában. A fegyvertár egyik alapvető, ám korántsem egyedüli eleme a vírus terjedésének modellezése. A legérvényesebb modelleket az olasz származású Alessandro Vespignani dolgozta ki, aki Barabási kollégája a bostoni Northeastern University hálózattudományi intézetében, ahol mindketten saját kutatócsoportot vezetnek.
A tudományos „jóslás” első éles vizsgáját persze nem a koronavírus jelentette, Vespignani meglepő előrejelzései már a 2009-es H1N1-járvány idején pontosnak bizonyultak. Például helyesen mondta meg előre, hogy a járvány nem az influenzáknál megszokott téli hónapokban, hanem májusban fog tetőzni. Később az Ebola- és a Zika-járványok modellezésében is részt vett, nem csoda, hogy az elmúlt években az amerikai járványügyi hivatal (CDC), az Egészségügyi Világszervezet (WHO) és a Világbank is épít a tudásukra, március óta pedig lényegében a Fehér Ház tanácsadóiként működnek.
Barabási szerint Vespignaniék hálózattudományos jóslásai az új típusú koronavírussal kapcsolatban is pontosnak bizonyultak, már januárban megmondták, hogy nagyon komoly bajok lesznek, a tavasz folyamán pedig hetekkel előre tudták, melyik országban várható válság és melyikben kevésbé. Ezeket az előrejelzéseket a döntéshozók kezébe is adták, még ha azok nem is voltak hajlandók szembesülni a helyzet súlyosságával, és időben megtenni a szükséges lépéseket.
Most már viszont abban a fázisban járunk, hogy nem a következő napi, heti vagy havi esetszámok megjóslása a legfontosabb feladat, hanem az, hogy az egyes beavatkozások milyen hatásfokkal bírhatnak a terjedés megfékezésében.
Iskolába és munkahelyre nagyjából ugyanazok az emberek járnak, így Barabási szerint ezekből a viszonylag zárt közösségekből nehezebben jut ki a kór. A bárokban és vendéglőkben viszont hatalmas a szociális keveredés, hiszen lényegükhöz tartozik, hogy összehozzák a különféle közösségeket – épp ezért válhatnak különösen hasznos tereppé a vírus számára. Persze hiába az ilyen univerzális felismerések, nincs globális csodafegyver, az egyes korlátozások hatékonysága ugyanis nagyban függ a helyi kultúrától is. Más modell készül Magyarországra vagy Bostonra, a Boston-specifikus modell pedig egy dél-karolinai városban már nem feltétlenül működik, mert ott egész mások lehetnek a keveredési szokások.
A sejtháló meghódítása
De a terjedés modellezése csak az egyik front, hiszen a betegség gyógyításában is fontos szerephez juthat a hálózatkutatás. Barabási laborjához is tartozik egy betegséghálózat csoport, ők márciusban minden folyamatban lévő projektjüket félretették, és teljes erővel ráálltak a potenciálisan hatásos gyógyszerek felkutatására. Egy új orvosság kifejlesztése és engedélyeztetése hosszú évekig, sokszor egy évtizedig is eltarthat, így jutottak Barabásiék arra, hogy a már létező orvosságok közül kellene a lehető leggyorsabban megtalálni azokat, amelyek hatásosak lehetnek a Covid-fertőzöttek kezelésében. Kiépítettek egy módszert, ami a sejtháló szerkezetét alapul véve segít felkutatni a több ezer forgalomban lévő gyógyszerből a lehetséges befutókat.
„A sejtháló nagyon bonyolult, körülbelül húszezer fehérje csomóponttal, amelyek között rengeteg csatolódási kapcsolat van – ezeket már tizenöt éve térképezzük fel a laboron belül. A Covid 135 fehérjéhez kapcsolódik, ám ezeket nem véletlenszerűen választja ki, hanem a sejtháló jól meghatározott részére van szüksége. Általában az orvosság is hasonló elven működik: hozzácsatolódik valamelyik fehérjéhez, és ha pont ahhoz a fehérjéhez csatolódik hozzá, amelyikre a vírusnak szüksége van, akkor a vírusnak már nem jut kapcsolódási pont. Tehát csak az az orvosság lehet effektív, amelyik a sejt ugyanazon részén hat, mint a betegség. Ezért hálózati gondolkodásra van szükség, hogy megtaláljuk azokat az orvosságokat, amelyek a legmegfelelőbb környéken támadnak” – foglalja össze Barabási a legegyszerűbb alapelvet, és mivel épp a pesti utcákat rója beszélgetésünk közben, stílszerű példával teszi még plasztikusabbá a mikrobiológiai folyamatot:
Képzeljük el, hogy Budapest utcatérképe a sejtháló, és ezen azt látjuk, hogy a Covid nem akárhol, hanem a II. kerület környékén támad. Hiába van olyan orvosságom, amely a XIV. kerületet védi. Azokat gyógyszereket kell felkutatnom, amelyek potenciálisan a második kerületben lévő utcákhoz tudnak kapcsolódni, azokat képesek lezárni, hogy a vírus ne legyen effektív a csatolódásban, és megakadályozzuk a terjedését.
Barabásiék lényegében ezzel vannak elfoglalva március óta. A folyamat „jóslási” szakasza áprilisra le is zárult, azóta a kiválasztott szerek hatékonyságának kísérleti tesztjei zajlanak. Ez azt jelenti, hogy először majmokon, majd emberi sejteken vizsgálják a látókörükbe került orvosságokat.
A kezdeti szakaszban többek között a hidroxiklorokin is a látókörükbe került, amit jó páran ígéretesnek tartottak, és Donald Trump is reklámozta nagy lelkesedéssel. Barabási szerint a hidroxiklorokin ugyanis egy nagyon erős vírusölő orvosság, amelyik a majomkísérletekben is hatásosnak bizonyult a Coviddal szemben, ám az emberi sejteknél már elmaradt ez a hatás. Ez lehet az oka, hogy a szer nem váltotta be a hozzá fűzött reményeket a koronavírusos betegek gyógyításában.
A legutóbbi kísérletek viszont azt hozták ki, hogy létezik hat olyan orvosság, ami emberi sejtekben is hatékonyan öli meg a Covidot. Ezekből három ismert abból szempontból, hogy már klinikai teszt keretében tesztelik a hatásosságukat. A három másik viszont még ebből a szempontból új, így Barabásiék elindították a Harvard válogató bizottságánál, hogy kezdjék el tesztelni ezeket is Covidra, hadd kerüljenek mihamarabb orvosok és páciensek kezébe. Ez a történet Barabási szerint még nincs lefutva. Amíg a vakcina el nem terjed olyan mértékben, hogy tényleg megállítja a járványt, és ez minden sejtés szerint tavasszal történhet meg leghamarabb, addig égető szükség van újabb orvosságokra, amelyek hatásosak lehetnek.
Egy sci-fi inspirálta
Hogy a pályakezdő fizikusként Amerikába kerülő Barabási Albert Lászlót miként vonták bűvkörükbe a hálózatok, arra ő sem tud egzakt választ adni. Egy dolog azonban biztos: az első hálózatképet 1995. január 17-én nyomtatta ki, ami így szimbolikus kezdődátumnak is tekinthető. Ezt azért tudja ilyen pontosan megmondani, mert a karantén idején – készülődve a ludwigos kiállításra – kinyitott olyan dobozokat is, amikhez már egy évtizede nem nyúlt hozzá. Ezekben bukkant rá a nyomtató által datált „őseredeti” fóliára, és egyéb relikviákra is, amelyek segítettek az idővonal rekonstruálásában.
Az indulás azonban korántsem volt zökkenőmentes, ami nagyrészt annak köszönhető, hogy a ’90-es évek közepén a hálózatkutatás még nem tartozott a megbecsült tudományterületek közé.
A többszöri elutasítás megtette hatását, Barabási az akadémiai közeg által érdektelennek tartott hálózatoktól visszatért egy biztonságosabb kutatási témához: a kvantumpöttyökhöz. Végül Isaac Asimov és a sci-fi mentette meg a konformizmustól: 1997-ben Chicago és az Indiana állambeli Notre Dame egyetem között ingázva hangoskönyvekkel kötötte le magát a kétórás autóút alatt. Így találkozott újra egyik kedves gyerekkori olvasmányélményével (Az alapítvány), ami újra a komplex hálózatok felé fordította a figyelmét. „Mi lenne ha Asimov látomása valóra válna? Tényleg fel lehet írni olyan egyenletrendszert, amellyel megjósolható egy olyan bonyolult rendszer jövője, mint a társadalomé? Tudok-e tenni valamit, hogy ilyesmit elérjek?” – sorjáztak benne a kérdések a kukoricaföldek között vezetve, ami végül arra inspirálta, hogy az anyagtudománytól visszatérjen a hálózatkutatáshoz, mert ennek révén lehet új módon gondolkodni a világról és a társadalomról.
A próbálkozások az ezredforduló környékén kezdtek beérni, amikor két kutatótársával, Albert Rékával és Hawoong Jeonggal megalkották a skálafüggetlen hálózatok fogalmát. A felfedezés nyomán a két legrangosabb tudományos lapban, a Nature-ben és a Science-ben is megjelent egy-egy tanulmányuk (utóbbi 2002-ben a legtöbbet hivatkozott cikk volt a fizika területén az Egyesült Államokban). Még ezután is elég kockázatos lépésnek tűnt, amikor Barabási közölte a laborral, hogy eddig ugyan az anyagtudomány mellett csak hobbiból foglalkoztak hálózatkutatással, mostantól teljesen erre állnak át. Ez drasztikus lépés volt, a kollégái meg is lepődtek, mert azért vették fel egyetemi tanárnak, hogy anyagtudománnyal foglalkozzon.
Ráadásul épp ekkoriban nyert el egy komoly kutatási pénzt anyagtudományi témában, amit egy az egyben visszaküldött, amikor nem engedték meg neki, hogy inkább hálózatkutatásra használja fel. „Ez nagyon szokatlan volt megint a kollégáim számára, mert ilyenkor az szokott lenni, hogy az ember úgy csinál, mintha folytatná az eredeti kutatást, de közben igazából az új dologgal foglalkozik. Én azonban nem akartam, hogy bármi elvonja a figyelmemet, akár egy látszattevékenység fenntartása sem. És hosszú távon megérte a kockázatvállalás.”
Kérdésemre, hogy megszállottá vált-e ebben az időszakban, egyből rávágja: „Nem voltam akkor sem megszállottabb, mint most. Erről elég néhány kollégámat megkérdezni. A fókusz nagyon fontos ebben a történetben: mennyire tudsz egy témára koncentrálni úgy, hogy annak legyen eredménye.”
Távcső, mikroszkóp, internet
És hogy mi is az a bizonyos skálafüggetlenség, amit felfedeztek Barabásiék? Ez a gráfelméletben úttörőnek számító magyar matematikus páros, Erdős Pál és Rényi Alfréd munkásságáig vezet vissza. Ők kezdtek el gondolkodni a bonyolult hálókon, és a hipotézisük az volt, hogy a bonyolultságuk majdnem véletlenszerűvé teszi ezeket. Barabási szerint egy ilyen hálónak vannak nagyon jól jósolható tulajdonságai, például az, hogy bár véletlenszerűen dől el, kik a barátaink, de abban minden egyén hasonlít, hány barátja van. Egy véletlen hálóban durván mindenkinek ezer barátja volna – a legnépszerűbb embernek kicsivel több (1180), mint a legkevésbé népszerűnek (960). A valóságban azonban tudjuk, hogy ez nem így van: vannak, akiknek rengeteg ismerősük van, másoknak pedig nagyon kevés.
„Mi ezt a tulajdonságot az adatokon keresztül vettük észre, amikor a világháló struktúráját vizsgáltuk. Kiderült, hogy az internet nem úgy működik, hogy van rengeteg oldal, aminek mind hasonló számú huzala van, hanem van néhány nagyon csatolt oldal, több százmillió huzallal, a legtöbb oldalnak viszont csak néhány huzala van. Egy skálafüggetlen, tehát nincs demokrácia a csomópontok között. A felfedezésünk pedig abban állt, hogy a jelenség mögött egy nagyon pontos matematikai képlet, az úgynevezett hatványfüggvény-eloszlás áll” – magyarázza Barabási, aki egyetért azzal, hogy az internet kora előtt nehezen lett volna elképzelhető a hálózatkutatás felívelése.
Ám a világháló szerinte nem elsősorban témaként, inkább adatbázisként volt elengedhetetlen – valahogy úgy, ahogy a mikroszkóp a mikrobiológia, a távcső pedig a csillagászat fejlődésében töltött be létfontosságú szerepet. Az internet nyitotta meg az utat adatok mérhetetlen óceánjához, és ez egészen új távlatokat nyitott a komplex hálózatok megértésében.
A részecskefizikusok gyorsítókat használnak, hogy felfedezzék az anyag viselkedési módját. Mi az adatok segítségével láttunk bele mélyebben, hogy a természet hogyan építi a hálóit.
Az egyik korai netes adatbázis, imdb.com segítségével tudták például feltérképezni a filmszakma kapcsolatrendszerében megbújó hálózatot, azóta az efféle szabályszerűségeket már számos egyéb társadalmi és természeti területen kimutatták. Barabási nagyközönségnek írt könyveiben is széles példatárat vonultat fel ezektől: a Dózsa-féle parasztfelkelés algoritmusától az emberi mozgás törvényein keresztül a borversenyeken elérhető siker képletéig.
Az internet felfutását tehát nagyon szoros szálak fűzik a hálózatkutatás berobbanásához, mert csakis ez tette lehetővé, hogy a tudósok a matematikai spekulációból átlépjenek az adatokra épülő, empirikusabb hálózatkutatás korába. Barabási úgy véli, utólag visszagondolva ezeket a modelleket ki lehetett volna találni az adatok nélkül is, de túl sok lett volna az elméleti lehetőség. Az adatok segítségével viszont azonnal látták, hogy néz ki a valóság, így a modelleket is arra építhették.
Az agy feltérképezése
Az elmúlt huszonöt évben nagyot fordult a világ. Egy hálózatok iránt érdeklődő pályakezdő tudós ma már egész más helyzetben van, mint Barabásiék voltak annak idején. Kialakult az akadémiai ökoszisztéma, doktorátusi és még korábbi képzésekkel, öt hálózattudományi szaklappal, másrészt interdiszciplináris volta miatt egy sor más szaklapban is lehet az eredményeket publikálni – a biológiától a szociológiáig terjedően.
Az alapkutatás és az oktatás mellett pedig az alkalmazási oldal is megerősödött, hiszen szárba szökkent egy teljes startup-iparág, amely a hálózatkutatásra épít. Barabási úgy érzi, beállt egy egészséges egyensúly, hiszen megvannak a stabilitást jelentő intézmények, de az újabb és újabb kihívások mindig lökik tovább a tudományágat az ismeretlen távlatok felé.
A legizgalmasabb alkalmazási területek változatosak, egyrészt nagy hangsúlyt kap a járványkezelés kapcsán már érintett hálózati orvostudomány. Barabási csoportja a többi között a sejten belüli hálókat próbálja feltérképezni a Humán Genom Projekt eredményei nyomán. Szerinte sokan nem fogják fel, hogy a genom ugyan egy listát adott a kezünkbe az emberi sejtben lévő génekről, de nem mondta meg, ezek hogyan alkotnak rendszert. A Barabási Lab mintegy tizenöt éve dolgozik azon, hogy választ találjon erre a kérdésre. A Harvard közben létrehozott egy kutatóintézetet, több mint kétszáz orvossal, akik aktívan ebben a hálózati gondolkodásmódban próbálnak gyógymódokat találni. „Én is létrehoztam egy elég sikeres céget Amerikában, amely erre épülő diagnosztikai eszközöket visz a piacra. Persze mi csak egy kis része vagyunk ennek a területnek, amelyen már több ezer kutató dolgozik világszerte – köztük sokan Magyarországról”.
Egy másik elég kézenfekvő alkalmazási terület: a közösségi hálók. A Facebook és a Twitter – sok tekintetben még az Apple is – eleve hálózattudományra alapuló cégek. Rengeteg hálózatkutató dolgozik náluk, mert ők kellenek azon problémák megoldásához, amelyek működőképessé teszik a felületeiket. Nem meglepő, hogy Barabási beszámolója szerint rengeteg diákjukat, és posztdoktori tudósukat szippantja fel ez a hatalmas iparág, miután végeztek tanulmányaikkal.
A 20. század elején Nobel-díjat kapó Ramón y Cajal óta tudjuk, hogy az agy neuronokból áll, és azt is, hogy hálózatként működik, de eddig nem volt térképünk arról, hogy ezek a neuronok hogy vannak összekapcsolva. Barabási szerint viszont az elmúlt öt évben kezdtek megjelenni ezek a térképek. Először a majomra és a légyre, ám ez a munka most is rohamosan halad előre. Amint ezek a térképek megfelelően részletgazdaggá és könnyen elérhetővé válnak, hálózatelméletre lesz szükség, hogy megértsük a rengeteg neuron hálózatba szerveződését és működését (az emberi agyban mintegy 800 milliárd neuron található) működését megértsük.
A következő 10-15 évben az agyról fogunk a legtöbbet hallani hálózattudományi kontextusban. Ahogy 2000-ben a tudományterületet berobbantotta az adatok elérhetősége az interneten keresztül, most az agykutatás fejlődése fog előidézni hasonló hatást.
Ezt lehet majd gyógyítási célokra is használni, de akár arra is, hogy a puszta gondolatainkkal irányítsunk egy eszközt. Barabási szerint korántsem elérhetetlen cél, hogy az autónkat nemsokára az agyunkkal vezessük, és ne a kezünkkel.
„Primitívebb szinten ez már létezik, én magam láttam majmokat, amint mozgatták a képernyőn a kurzort, csak azáltal, hogy gondoltak rá. Ezek az eszközök be fognak előbb-utóbb gyűrűzni az életünkbe. Hogy sapkát húzunk a fejünkre, vagy beépítünk egy huzalrendszert az agyunkba, az már részletkérdés. Mindkét út járható” – mondja Barabási, és mindez eszünkbe juttatja Elon Musk agyba ültethető Neuralinkjét is, amelynek hatásosságát legutóbb disznókon igyekezett demonstrálni. Egyből felel kérdésünkre, hogy nem aggasztják-e a kockázatok és sci-fikből ismert katasztrófák lehetősége:
Alapjában véve pozitív fickó vagyok, így arra koncentrálok, hogy milyen jó célokat tudunk szolgálni ezzel.
De nem engedhetem meg magamnak, hogy ne figyeljek oda a lehetséges negatív hatásokra. A kutató felelőssége, hogy felhívja a közösség figyelmet a potenciális veszélyekre, ezzel segítve a döntést. Mert a döntést a társadalomnak kell meghoznia arról, hogy mi elfogadható, a kutatónak viszont felelőssége, hogy az embereket megfelelően informálja a lehetséges kimenetekről”
Barabási szerint bizakodásra ad okot, hogy az utóbbi kétszáz év története arról szólt, hogy az emberiségnek sikerült visszaszorítania ezeket a potenciálisan végzetes veszélyeket. Hirosima után például nem dobtak többé emberekre atombombát, ellenben a nukleáris energiát használtuk arra, hogy tisztábban termeljünk energiát. Hasonló a helyzet a genetikában, ahol nagyon sok betegséget lehetett volna tömegpusztító fegyverként útjára indítani, de egyelőre a társadalom megtanulta fékezni magát.
Ezért tartja Barabási nagyon fontosnak a társadalom és a kutatók közti párbeszédet. Ő például a szakcikkek mellett népszerű ismeretterjesztő könyvekben foglalja össze a hálózattudomány eredményeit a nagyközönség számára, a Behálózva, a Villanások és A képlet itthon és Amerikában is nagy példányszámban fogyott. Viszont azt is leszögezi, hogy véletlenül sem azért ír könyveket, mert félne a technológiai fejlődés okozta katasztrófától.
„Mint entellektüell, aki Erdélyben nőtt fel, ahol ennek a fogalomnak volt tartalma, nagyon fontosnak tartom, hogy ne csak egy dimenzióban kommunikáljak. Ha már megvan ez a képességem, hogy érthetővé tegyem a tudományt a nagyközönség számára, akkor erre nem egyszerű lehetőségként, de kötelességként tekintek” – mondja Barabási, aki idén megjelent új könyvében magát a tudományt vizsgálja hálózattudományi eszközökkel.
A szintén a Northeastern Univerityn kutató Dashun Wanggal közösen írt A tudomány tudományában nemcsak az akadémiai siker titkát igyekeznek az adatokon keresztül megfejteni, de az olyan emberi létkérdések fölött is elidőznek, hogy pár évtized múlva tényleg egy mesterséges intelligencia lesz-e a világ legjobb fizikusa.
